python中高斯模糊是什么
說明
1、本質上是數據光滑技術，可用于一維、二維甚至多維空間。
2、數據被高斯模糊處理后，數據傾向于周邊附近的其他數據，各數據相同。
在圖像領域，各個位置的像素值使用“周邊鄰居像素點加權平均”重新賦值。對于每個像素點，由于計算時均以當前像素點為中心，所以均值μ=0。使用時有2個超參數需要設置：高斯核大小和高斯函數標準差σ。高斯核大小表示“影響當前點的鄰域范圍”，而標準差表示“鄰域中的其他像素點對當前點的影響力”。
實例
defgaussian_kernel(self):
kernel=np.zeros(shape=(self.kernel_size,self.kernel_size),dtype=np.float)
radius=self.kernel_size//2
foryinrange(-radius,radius+1):#[-r,r]
forxinrange(-radius,radius+1):
#二維高斯函數
v=1.0/(2*np.pi*self.sigma**2)*np.exp(-1.0/(2*self.sigma**2)*(x**2+y**2))
kernel[y+radius,x+radius]=v#高斯函數的x和y值vs高斯核的下標值
kernel2=kernel/np.sum(kernel)
returnkernel2
以上就是python中高斯模糊的介紹，希望對大家有所幫助。更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。
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